如今，人工智能已深入融合在经济和社会发展的各个方面。它在人类生产和生活方式上发生了重要变化，但也已成为与高质量发展和高水平安全有关的重要领域。但是，人工智能培训数据的质量存在问题，包括错误的信息，虚构的内容和有偏见的意见，这些信息会导致数据源污染，并对人工智能的安全构成新的挑战。数据是人工智能的基础。人工智能的三个主要要素是算法，计算机电源和数据。其中，数据是培训AI模型的基本要素，并且是AI应用程序的中心资源。 - 促进AI模型的原材料。 Dlarge Atos可以为AI模型提供足够的培训材料，学习数据中的内部法律和模式，并获得语义理解，明智的决定制作和内容产生。同时，数据促进人工智能，不断优化性能和精度，并允许迭代模型满足新需求。 - 概述AI模型的性能。 IA模型对数据量，质量和多样性的要求非常高。足够数量的数据是以前的要求完全训练大型模型。高度精确，完整性和一致的数据可以有效地避免其模型。几个涵盖多个字段的数据可以提高模型能力来处理实际和复杂的方案。 - 促进AI模型的应用。增加的丰富资源加速了“人工智能+”行动的实施，从而有效地促进了人工智能与各种经济和社会学科的深刻融合。这不仅鼓励并发展了新的质量生产力，而且还促进了科学和技术的飞跃，优化和印象RY更新和一般生产力跳跃。数据污染影响安全线。高质量的数据可以大大提高模型的精度和可靠性，但是数据污染可以导致模型的决策错误甚至AI系统中的故障，这代表了特定的安全危险。 - 输入有害内容。操纵，小说，重复等。“数据成瘾”行为产生的污染数据避免在训练阶段调整模型参数，从而削弱模型性能会降低精度并引起更加有害的结果。研究表明，训练集中只有0.01％的虚假文本将模型的有害内容的产生增加了11.2％。即使有0.001％的虚假文本，有害产量也将相应增加7.2％。 - 创造递归污染。数据污染的人工智能产生的错误内容可能成为培训后续模型的数据源MEW MEW“连续的污染遗产效应。在金融部门，犯罪分子可以创建错误的信息，导致数据污染的异常波动，并在公共安全领域中造成公众意识，欺骗了诊断，因此，医学污染可以轻松地造成诊断，从而欺骗了诊断，他的不仅使患者生命的安全处于危险之中，而且会加剧伪科学的传播。为人工智能数据建立坚实的基础：强度对来源的监督并避免污染。根据《数据安全法》和《个人信息保护法》的网络安全法，我们建立了AI和层次保护数据分类系统，从根本上避免污染数据生成并有效防止AI数据安全威胁。 - 加强风险评估并保证数据循环。改善对人工智能数据的安全风险的一般评估以及完整的生命周期，包括收集，存储，传输，使用，交换和副本，使您的数据安全。同时，我们将加速人工智能安全风险分类系统的构建，并不断提高全面的数据安全保证功能。 -f干净，维修并建造政府框架。根据法规和标准，定期清洁并修复受污染的数据。根据法律，法规和相关行业标准为清洁法律制定具体规则。逐渐相信MARCO的模块化，可监视和可扩展的数据治理，以进行连续管理和质量控制。在该党中央委员会的强大领导下，重点是习近平同志，国家安全设备将完全实施整个国家安全的概念，并将与相关部门合作，以避免在人工智能领域遭受数据污染的风险，保护人工智能数据的安全性和安全性数据的安全性，并根据法律并连续建立国家安全的强大干燥安全。